세포막지질의 산화는 심각한 세포막의 기능저하를 유발하고 심하면 세포를 죽음에 이르게하여 생물학적으로 중요한 지표이다. 세포막지질의 산화는 간접적인 화학적 방법으로 측정하거나, 지질을 추출해내어 질량분석기나 핵자기공명분광기 같은 물리적 방법으로 분석한다. 우리는 이온유도 이차전자 방출계수(${\gamma}$) 변화를 측정하여 세포막지질의 산화를 지질추출 없이 측정할 수 있는지 조사해 보았다. 세포막분리가 쉬운 적혈구를 모델세포로 사용하였고, 다양한 라디칼을 발생시키는 대기압 공기 DBD플라즈마 장치를 이용하였다. 적혈구를 플라즈마에 노출하는 시간으로 산화의 정도에 차이를 만들어 측정값과 비교하였다. ${\gamma}$값은 Auger의 중화이론에 바탕을 둔 이온유도 이차전자 방출빔(${\gamma}$-FIB)장비를 이용하여 측정하였다. 측정결과 적혈구가 산화됨에 따라서 ${\gamma}$값이 증가함을 볼 수 있었고, 동시에 workfunction값이 변화함을 보았으며, 그 결과를 화학적 방법과 비교해 보았다.
본 논문에서는 복부 CT 영상에서 폐 부위를 빠르게 분할하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨 셋 기법을 제안한다. 제안방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 레벨 셋 기법을 그래픽 하드웨어로 효율적으로 구현하기 위하여 초기 레벨 셋 값 설정과 설정된 레벨 셋 값을 텍스처메모리에 저장한다. 둘째, 레벨 셋 기법의 가장 중요한 부분인 속도함수를 그래픽 하드웨어의 빠른 연산을 이용하여 계산하고, 레벨 셋 값을 갱신한다. 셋째, 갱신된 레벨 셋 값을 통하여 제로-레벨 셋을 찾는다. 본 논문에서는 제안 방법을 평가하기 위하여 일련의 복부 CT 영상을 사용하며, 육안평가 및 수행시간 면에서 기존 소프트웨어 기반 레벨 셋 기법과 비교분석한다. 실험결과 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨 셋 기법과 분할결과를 동일하게 유지하면서 평균 9배 빠르게 폐 부위를 분할하였다.
본 논문에서는 MRAS(Model Reference Adaptive System)을 이용한 유도 전동기의 회전자 저항을 추정하는 방법을 제안하였다. 슬립 계산은 회전자 저항 값과 연관되어 있기 때문에, 잘못된 회전자 저항 값 정보는 벡터제어의 동특성을 저하시킬 수 있다. 따라서 회전자 저항 값을 정확히 측정 또는 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 회전자 자속의 크기 기반의 MRAS를 바탕으로 회전자 자속 전압 모델을 기준 모델로 구성하고 회전자 자속 전류 모델을 적응 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 두 모델 사이의 오차 신호를 영으로 수렴하도록 적응 메커니즘을 구성하여 회전자 저항 값을 추정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
시멘틱 웹에서의 온톨로지는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세란 정의로 널리 알려져 있으며, 시멘틱웹의 중요한 요소기술이다. 온톨로지는 특정 도메인에 대한 정보를 기술하는데, 이러한 온톨로지를 매핑할 경우 많은 양의 정보를 통합관리하거나, 상호호환성을 이룰 수 있다. 여러 온톨로지 매핑 방법론의 성능을 평가하는 수단 중 f-measure란 것이 있는다. f-measure의 값은 정확도(precision)과 응답률(recall)에 의해서 결정된다. 정확도와 응답률이 변화함에 따라 f-measure 값도 자연히 변하기 때문에, 높은 f-measure 값을 구하기 위해서는 정확도와 응답률의 밸런스를 조정할 필요가 있다. 본 논문에서는 높은 f-measure값을 얻을 수 있는 정확도와 재현률을 구하는 방법을 휴리스틱적 방법을 통하여 알아보고자 한다.
본 연구는 영상처리의 전처리과정으로 중요한 영상 이진화를 위해 사용되는 전역임계값 결정을 위한 새로운 접근 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 원 영상의 전체적인 윤곽을 가장 많이 포함하는 최상위 비트평면을 사용하여 영상을 중복되지 않는 두 영역으로 구분한 뒤, 두 영역의 평균 밝기 값의 차이로 임계값을 결정하는 전역 임계화 방법이다. 실험결과 제안한 방법은 인위적인 초기값 설정을 필요로 하지 않으며, 상대적으로 계산량이 적고 원 영상의 윤곽을 양호하게 보존하는 이진영상을 얻을 수 있었다.
취업 정보 시스템에서의 인재정보 및 채용정보의 검색결과에서 원하는 일자리와 인재를 빠른 시간내에 검색하는 문제는 사용자 만족도에 밀접한 영향을 미치는 중요한 요소 중의 하나라고 할 것이다. 본 연구에서는 키워드를 이용하여 채용정보를 검색할 경우 채용정보 항목에 가중치 값을 적용했을 때의 정확도를 판단하기 위한 정량적 평가의 효과성을 검토한다. 채용정보 항목에 가중치 값을 적용했을 경우와 적용하지 않았을 경우의 채용검색 결과를 취업정보 시스템 관련 담당자를 대상으로 관련성 점수를 5점 척도로 평가한다. 실험결과, 채용정보 항목에 가중치를 적용하였을 때 관련 정확도 평가값이 더 높았으며, 상위 20개의 검색결과 평가값을 순위에 따라 정확성 추이를 살펴본 결과 순위가 높을수록 더 높은 정확성을 보였다.
본 연구는 호텔 교육훈련 프로그램 운영의 기초자료를 제공하기 위하여 호텔종사원을 대상으로 중요도-만족도 분석을 실시하여 그 결과를 바탕으로 교육훈련 프로그램 운영방안을 제시하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 실증분석을 실시하였으며 수도권의 특급호텔에 근무하고 있는 종사원을 대상으로 219부를 본 연구에 활용하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다 첫째, 호텔종사원 교육훈련 프로그램에 대한 중요도와 만족도 분석결과 중요도 항목에서는 서비스품질교육 요인인 '고객접객교육(4.29, 1위)'과 만족도에서는 자기계발교육 요인인 '자기개발교육(3.65, 1위)'이 가장 높은 순위로 조사되었다. 둘째, 중요도 값이 만족도 값보다 모두 높게 나타나 종사원들은 전반적으로 교육훈련 프로그램에 대한 인식이 만족스럽지 못한 것으로 나타났다. 셋째, IPA(Importance Performance Analysis) 분석결과 향후 집중해야 할 중점개선 부분은 서비스 품질요인인 '예절교육', '테이블매너교육', '개인위생교육' 등의 항목과 외국어교육 요인인 '중국어교육' 항목으로 조사되었다.
최근 친환경 자동차 개발과 함께 대기 오염 문제 대응을 위해서 자동차 연비 개선은 차량 개발에 있어서 매우 중요하다. 개발 차량의 연비 향상을 위한 요소 중 차량 외관을 타고 흐르는 공기 흐름과 차량 후부에서의 공기 유동 현상은 중요한 요소이다. 특별히 SUV(Sports Utility Vehicle) 차량의 차량 후부 공기 유동은 리어 스포일러 설계 시 고려해야 하는 중요한 설계 항목 중 하나이다. 본 연구에서는 차량의 공기 유동에 영향을 주는 리어 스포일러의 제어 인자를 정하고 각 제어 인자의 공기 유동 특성에 대한 민감도를 시험을 통하여 비교 분석하고, 유동 저항력을 감소시킬 수 있는 스포일러의 최적 제어 인자를 결정하였다. 결정된 최적 제어 인자를 이용한 시험 모델을 만들어 시험평가하고 그 결과 값에 대한 S/N비와 평균값을 분석하여 제어 인자 값을 변경하였다. 변경된 최적 제어 인자 값을 이용한 개선 모델을 다시 제작하고 유동 시험을 실시하여 공기 저항력 감소 효과와 원가절감 효과를 확인하였다.
ICT의 발달과 함께 4차 산업혁명 시대가 도래 하면서 데이터의 양은 방대해지고, 빅데이터 기술들이 대두되면서 데이터를 가공, 저장, 처리하는 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 산업체와 공공장소 등에서 중요 파일 유출 시 그 피해는 국가적, 재산적으로 심각하기 때문에 모니터링을 통해 이벤트를 감지하고 해시 값을 이용하여 판단하는 시스템을 제안한다. 연구 방법으로는 선택적 이벤트 방식을 사용하여 파일 유출 발생 시 암호화 작업 수행 후 사전에 등록한 해시 값을 비교한 뒤 중요 파일 여부를 판단한다. 특정 이벤트에 대한 모니터링으로 시스템 부하를 최소화하고 Signature를 분석한 후 판별하여 정확성을 개선한다. 데이터베이스에 사전 등록한 해시 값을 비교하여 판별하는 것으로 기밀성을 개선한다. 향후 연구로는 네트워크 및 다양한 경로를 통한 파일 유출 방지를 위한 보안 솔루션 연구가 필요하다.
내용 기반 이미지 검색에서 질감정보는 이미지의 검색 속성으로 사용할 수 있는 중요한 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 검색의 이미지 속성으로서 질감 특징을 사용한다. 의료영상 MRI 중 특히 뇌영상의 검색에서 질감의 특징은 전체 이미지를 대상으로 한 전역 질감 특징 값과 종양이나 뇌출혈 부분 등 정상이 아닌 이상객체 부분의 지역 질감 특징 값을 3단계 웨이블릿 변환을 통해 추출하고 추출된 여러 개의 특징 중 검색 효율성을 높일 수 있는 특징만을 선별하여 검색에 이용하는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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